投稿日: Nov 15, 2022
Amazon HealthLake では、新しい分析機能が発表され、HealthLake データの機械学習モデルに対するクエリ、可視化、構築を簡単に行えるようになりました。今回のリリースにより、データは HealthLake でほぼリアルタイムに AWS Lake Formation の分析対応形式に変換されます。そのため、複雑なデータエクスポートやデータ変換を実行する必要がなくなります。お客様は、Amazon Athena を使用して SQL でデータのクエリを簡単に実行し、Amazon QuickSight またはその他のサードパーティーツールを使用して可視化を行い、このデータを使用して Amazon SageMaker で ML モデルを構築することに集中できます。
公衆衛生分析や請求分析などの医療分析のユースケースでは、EHR (電子ヘルスレコード)、請求、デバイスなど、複数の異なるソースのデータを使用する必要があります。これには、複雑なデータパイプラインを構築し、抽出と変換を実行する必要があり、差別化につながらない面倒な作業に何か月もかかることがあります。HealthLake はこの時間を数か月から数日に短縮するために、複数の異なるソースから入手するデータを相互利用できる形式に標準化し、さらにそのデータを AWS Lake Formation での分析に活用できるようにします。その後、きめ細かい制御を適用し、組織内でこのデータを共有し、患者の長期的な医療記録などのアプリケーションを迅速に構築することができます。数回クリックするだけで、Amazon Athena、Amazon Quicksight、Amazon SageMaker といった AWS のサービスをホストして、公衆衛生ダッシュボードを構築し、請求分析を実行し、ケアギャップ予測モデルを構築できます。